傳統文化教育理論和模式轉換

導語：傳統文化教育理論和模式轉換一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：高校傳統文化教育是顯性教育和隱性教育的集合，在人工智能發展的背景下，高校傳統文化教育從內容到實踐上的改革是必然趨勢。異化理論、人的自由全面發展理論、交往實踐理論為人工智能時代高校傳統文化教育運用新技術的賦能提供了理論支持。高校傳統文化教育模式轉換實質是實現了教育客體個性化需求、教育主客體融合互動和教育的多樣化發展。

關鍵詞：傳統文化教育；人工智能；高校教育

隨著人工智能技術的發展，人工智能技術在高校傳統文化教育中的賦能日益重要，傳統文化教育從人這一教育主體與技術工具、教育客體與自我價值實現、教育要素之間的相互關系上都應融合新技術的發展。

一、人工智能賦能高校教育的三個基本理論維度

人工智能賦能高校教育是教育發展的必然趨勢，結合人工智能對傳統文化教育的實踐，可以進行指向性的教育軌跡預判和效果反饋。異化理論、人的自由發展理論、交往實踐理論為人工智能時代高校教育工作提供了理論支持。

（一）異化理論

異化理論是馬克思基于前人探討人與自己創造物之間的對立關系發展而來的，異化理論進一步指出了勞動異化、人的異化現象，將異化理論運用到了資本主義勞動剝削的解釋上。當前，異化理論也具有普遍性意義，可以用來思考人工智能發展的未來和對傳統文化教育的影響問題。根據異化理論，我們可以發現人工智能賦能高校傳統文化教育工作所可能展示的場景。第一，是人和人工智能成果的異化。人與人腦創造的人工智能產物并不是線性聯系，而是對立統一聯系。在高校教育中運用人工智能成果服務于教育，同時人又要通過自身的努力控制人工智能的發展，展示正確的教育方向。人工智能是一把雙刃劍，人將其發明并發展的初衷是為了將人類從腦力勞動中解放出來，但如果人工智能的腦力超過了創造人工智能的人類，又會給人類造成威脅，正如火可以幫人類煮熟食物，又會讓人類有著引火自焚的危險。第二，人腦與自己腦力勞動的異化。雖然人腦學習和使用人工智能本身會給腦力帶來發展，但人腦也會對人工智能產生依賴，從而會造成相應的退化。在高校教育中運用人工智能，一定程度上會減少教育者和受教育者收集資料和形成認知的腦力勞動的強度，因此要防止人的腦力勞動退化現象。同時，由于對立統一的矛盾論關系，人工智能爭奪人腦控制權的過程也是人腦的勞動活動改變思維方式應對的過程，也會促進人腦勞動力的飛速發展。第三，不同個體在異化中的差異性。人腦與人腦的創造物發生疏離和對立，更加考驗人工智能運用者之間的智力角逐。未來傳統文化教育的發展，爭奪意識形態控制最高主導權的是不同個體對人工智能的運用和控制水平，即教育者要控制技術，把握主流價值觀的主導控制權。人工智能本身像是一把劍，在善人的手里，能夠斬妖除魔，在惡人的手里，會傷害無辜。所以人工智能的思想導向如果是主流價值觀，那么人工智能就會造福社會，否則就會給社會造成危害。在預示場景之外，異化理論為人工智能運用于高校教育工作指出了可行的結論。異化理論對異化的辨證發展定位是對立統一的基本原理，即指向的是互為制約互為促進的關系，最終指向是社會生產力的巨大發展。同理，人工智能的異化最終指向的是與教育發生關系的高校教師、學生個體與高校教育工作新模式成果之間的良性互動，最終促進高校教育工作的進步和發展。這就從理論上為人工智能運用的可行性做出了辨證的判斷，也為高校教育工作模式的發展指明了方向。

（二）人的自由全面發展理論

人工智能走進高校傳統文化教育工作，不僅有助于傳統文化教育方向的發展，更重要的是體現了教育從對人的“控制”轉向對人的價值追求的引導和主體高揚，是教育實現人與人的價值選擇和價值實現的過程，指向教育的最終目的：人的自由全面發展和人的解放。人的自由全面發展指向人應有的本質“以一種全面的方式，也就是說，作為一個完整的人，占有自己全面的本質”。［1］在網絡共同體的社會下，堅持人的全面自由發展，就是要站在教育的最終目標上去思考問題，即高校教育的目標是處于教育環境之下的人，包括教育者和學生，都擺脫了物質束縛、精神捆綁、技術異化，真正從人的能動性特點出發，發展真正屬于人自身需要的物質與精神需求，享受人工智能科技發展帶來的自由時間，也有具有主流價值觀引領的自覺。在師生有更多的自由時間的前提下，師生就能更多關注所教學的知識對于社會的價值，并且能夠有更多的時間從主流價值觀的角度來審視所教、所學的知識，從而為傳統文化的教育進入所有課堂和課程、入腦入心提供了客觀條件。馬克思主義關于人的自由發展理論中強調了自由時間的運用，人工智能作為改變未來人類生活方式的一種關照，能實現更多的自由可能。人工智能使教育者在教育過程中尋找資源的途徑和方式發生改變，較之傳統方式縮短了尋找資源的時間，擁有更多的自由時間去學習和提高。人工智能也使受教育者的學習效率得到提高，從而得到了更多的不受外力限制的“自由支配”的“自由時間”。實現了“自由的時間”，人的全面自由發展的前提就有可能實現。所以，人工智能時代教育通過技術發展使自由時間增多，人工智能的運用——教育效率的提高——自由時間的增多，這是馬克思主義關于人的自由發展的必要條件，三個條件層層遞進，說明了人工智能在教育領域的運用遵循了人的自由發展的理論規律。

（三）交往實踐理論

馬克思主義唯物史觀認為，實踐是人與社會聯系的方式，它在主體與主體之間、人與人之間形成了一個介體，馬克思稱之為“交往”的關系，由此形成了交往實踐理論。“交往實踐是在生產實踐的基礎上主體之間進行意義的溝通、認同和創造，從而生成一個對主體始終有效的、開放的、不斷生成的意義領域。”［2］從馬克思主義交往實踐理論的視角看人工智能賦能高校教育的未來，交往實踐理論構筑的是從單一的教育者為中心的模式轉向“教育者——教育介體——被教育者”之間的多維交往實踐模式。人工智能可以被嵌入到教學系統中，能夠智能地幫助師生監控教學質量、進行教學內容的智能推薦，也能以虛擬助教的身份出現在線上課堂甚至現場課堂。但不管以哪種方式出現，人工智能都能極大地加強教師和學生間接交往的密度和相互理解的程度，教師可以通過人工智能掌握學生的整體情況和特異情況，從而使得教師可以有針對性地因人施教，進而提高教學質量。交往實踐理論下的傳統文化教育的運行，是教育者和被教育者之間達成的互相理解和趨同認知，教育者和被教育者作為教育的主體，通過客體——人工智能這個教育介體，使主體之間具有關聯性、傳導性和互動性。人工智能承擔了傳遞教育信息的方式，充當了隱性教育者。人工智能與傳統文化教育的結合運行圖式將教育的主體強勢灌輸的身份巧妙地加以轉化，營造出更為自主性、有選擇性、體現個體需求的教育氛圍，即進行有意義的教育和能量交換，使思想觀念、價值認同等內化為受教育者的內在需要，使教育者和受教育者兩個主體之間進行精神交流和能量互換，從而實現交往實踐理論的教育主體的互相建構關系。

二、高校傳統文化教育在人工智能時代的模式轉換

高校傳統文化教育在內容和實踐上要適應人工智能時代的學生學習需要，實現從形式到內容上的創新。在研究人工智能賦能高校傳統文化教育的模式轉換和實踐時，我們可以運用教育結構論來解決從傳統文化教育到人工智能時代立體教育模式和反饋模式的轉換。教育的基本結構包括：教育的主體、客體、介體和環體，教育運行的過程主體處于絕對主導地位，客體有能發揮能動性的作用，介體是主體和客體之間鏈接的介質和紐帶，環體是其他要素運行的社會環境。四個要素互相促進、互為條件，存在辯證統一的關系。當前人工智能技術的運用可以歸結為大數據、機器學習和深度學習這三大模塊的運用。人工智能高潮的到來主要是得益于深度學習技術的出現。深度學習屬于機器學習的一種，之所以將其獨立出來作為一個模塊，是為了突顯其優越的效果。大數據有著自己的一套分析方法，同時也是深度學習的數據來源。大數據是以地毯式數據收集代替以往的樣本式數據收集方法，對比以往文化教育的事后反饋，人工智能的賦能可以通過對大規模的數據收集和挖掘形成對高校傳統文化教育的方法、過程、效用的分析結果，為進一步獲得基于數據分析的決策見解提供數據基礎。機器學習、深度學習是學習、預測的過程，先從歷史大數據中進行學習得到預測模型，然后通過預測模型來對現實的數據進行預測，是對教育數據的發展趨勢和特征規律的學習和預測過程。基于人工智能的技術模塊，其在高校傳統文化教育的運用主要聚焦于“多模態學習分析、適應性反饋、人機協同”［3］三種模式。高校從傳統學習模式到人工智能賦能的模式轉換除了時代、環境和技術的促進外，更有其必然的發展規律。

（一）多模態學習分析實現了傳統文化顯性教育的客體個性化需求

高校傳統文化教育是通過顯性教育的方式，通過課程思政、課程主體等，在課堂上實現傳統文化教育的目標。自由全面發展理論維度強調了人的個性化需求的滿足對于教育目標達成的重要性，多模態學習分析正是實現教育客體個性化需求的常用技術手段之一，通過受教育者的全景式畫像實現教育主體的多樣化。通過多模態學習分析，高校教育者可以通過大數據提取受教育者在各類網絡中的留痕和路徑，也可以通過視覺跟蹤技術、表情識別、運動傳感器等方式，分析課堂教育過程發生前學生對傳統文化的興趣點、關注點、情感變化和行為活動等的變化，通過人工智能算法進行決策，為傳統文化教育選材和教育行為的針對性提供有效支持。高校的傳統文化教育客體指向青年學生，他們是在迅速發展的網絡時代成長的一代，傳統的灌輸式思政大課堂已經不能滿足青年學生對世界發生事件的真實感受，隨著網絡時代中知識獲取的方式多樣，傳統的教師主體性已經大大減弱，教師如果只是重復講授原有的經驗體系，或者教師的講授內容已經可以容易地通過其他互聯網的途徑獲取，受教育者就會對教育過程失去興趣。沒有對受教育者進行全面的多模態學習分析，就很難有針對性地開展課堂的傳統文化教育。人工智能可以彌補高校在傳統文化課堂教育中的針對性不足問題，不僅可以精準提供學生的個性化畫像，還能動態研判學生的思想動態、教育接受程度，繪制出某一專業、某一年齡段的學生群體教育基礎圖像，為高校的傳統文化教育課堂內的針對性、有效性實施提供依據。

（二）適應性反饋實現了傳統文化隱性教育的主客體融合互動

相對于多模態學習分析對顯性文化教育的針對性把握，適應性反饋重點關注隱性教育過程的變化評估和反饋調整。高校傳統文化教育的過程是一個系統工程，教育的準備、過程和結果都相互影響、相互聯系，在教育過程中必須關注受教育者的接受情緒和行為變化，實現教育主體和客體的交往實踐轉化，實現高校教育者和青年學生的教育互動、價值趨同和知行合一。傳統的高校教育場景難以及時把握學生的適應性變化，一方面是因為受教育者與教育者之間存在信任鴻溝，受教育者不愿意及時坦露心聲，另一方面是因為傳統教育方式的反饋存在延遲性，無法及時獲知反饋而調整教育內容。人工智能通過適應性反饋的方式，通過算法分析，在課堂顯性教育之外，通過校園文化活動、環境鋪設和宣傳引導等多方面的隱性教育舉措，利用碎片化時間即時完成教育過程中的學習建議的提供，并向受教育者推送和投遞符合個性化需求的學習資源。適應性反饋能應用歷史數據對學生的課堂學習情況進行即時評估反饋和預測，課后可以根據學習過程和狀態同期提供學習規劃和推送個性化知識，也可以“構建概念地圖的知識圖譜應用，支持受教育者自行搭建形成型、反思型和延遲型地圖，使受教育者通過主動建構與反思，形成對自身知識水平、學習狀況的清晰認知”［4］。

（三）人機協同實現了高校傳統文化教育體系化和多樣化發展

人工智能在高校傳統文化教育中的人機協同運用不僅是通過人工智能系統減輕教學系統中收集資料或者減少低級腦力勞動的損耗，更多的意義在于實現異化理論中提出的人腦和它的異化物之間的和諧共處，共生共存，并由此服務于教育的多樣化發展。高校傳統文化的教育作為一個育人體系，體現在教育過程的體系化和教育手段的協同性上。人機協同作為結構介體給高校傳統文化教育提供了多樣性發展的條件，人工智能可以在傳統文化教育者和受教育者之間、教育課堂與學生之間、教育環境與受眾之間，形成人機協同的新形態。人機協同的狀態為傳統文化教育從繼承走向發展、從守正走向創新創造了新的教育手段和教育方式的可能性，也是傳統文化教育走向未來、革新發展的必要條件。在人工智能發展日趨成熟的時代，高校傳統文化教育要以面向未來的眼光，直面人工智能時代的挑戰。從顯性課堂教育到隱性教育實踐上，傳統文化教育作為學生文化素養培養點重要一環，都應該從教育的目標本身出發，探索與人工智能技術在教育方式、教育目標上的耦合，實現各教育要素之間的運行規律和革新轉化。

參考文獻：

［1］馬克思恩格斯全集：第42卷［M］．北京：人民出版社，1960：123．

［2］張耀燦，鄭永廷，吳潛濤，等．現代思想政治教育學［M］．北京：人民出版社，2006：96．

［3］陳凱泉，張春雪，吳玥玥，等．教育人工智能（EAI）中的多模態學習分析、適應性反饋及人機協同［J］．遠程教育雜志．2019（5）：24-34．

［4］袁周南．人工智能嵌入思想政治教育：背景、依據與路徑［J］．思想理論教育．2020（8）：94-99．

作者：王新宏 朱定局 單位：廣州美術學院 工藝美術學院 華南師范大學